Instruct-MusicGen: Unlocking Text-to-Music Editing for Music Language Models via Instruction Tuning
作者: Yixiao Zhang, Yukara Ikemiya, Woosung Choi, Naoki Murata, Marco A. Martínez-Ramírez, Liwei Lin, Gus Xia, Wei-Hsiang Liao, Yuki Mitsufuji, Simon Dixon
分类: cs.SD, cs.AI, cs.LG, cs.MM, eess.AS
发布日期: 2024-05-28 (更新: 2025-07-17)
备注: Accepted at ISMIR 2025 Conference. Code and demo are available at: https://github.com/ldzhangyx/instruct-musicgen
💡 一句话要点
Instruct-MusicGen：通过指令微调解锁音乐语言模型的文本到音乐编辑能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本到音乐编辑 音乐语言模型 指令微调 音乐生成 音频融合 文本融合 MusicGen AI音乐创作
📋 核心要点
- 现有的文本到音乐编辑方法需要从头训练特定编辑模型，资源密集且效率低下，或使用大型语言模型预测编辑音乐，导致音频重建不精确。
- Instruct-MusicGen通过指令微调预训练的MusicGen模型，利用文本和音频融合模块，实现高效的文本到音乐编辑，无需从头训练。
- 实验表明，Instruct-MusicGen仅引入少量参数并经过少量训练，即可在各项编辑任务中超越现有基线，达到与特定任务模型相当的性能。
📝 摘要（中文）
本文提出Instruct-MusicGen，一种新颖的文本到音乐编辑方法，通过微调预训练的MusicGen模型，高效地遵循编辑指令，例如添加、移除或分离音轨。该方法修改了原始MusicGen架构，引入文本融合模块和音频融合模块，使模型能够同时处理指令文本和音频输入，并生成所需的编辑音乐。Instruct-MusicGen仅向原始MusicGen模型引入8%的新参数，并且仅训练5K步，但在所有任务中都优于现有基线，并表现出与针对特定任务训练的模型相当的性能。这项进展不仅提高了文本到音乐编辑的效率，还拓宽了音乐语言模型在动态音乐制作环境中的适用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的文本到音乐编辑方法存在效率和精度问题。从头训练特定编辑模型需要大量资源，而使用大型语言模型进行预测则可能导致音频重建质量下降。因此，需要一种更高效、更精确的文本到音乐编辑方法。
核心思路：Instruct-MusicGen的核心思路是利用预训练的MusicGen模型，通过指令微调的方式，使其能够理解并执行文本编辑指令。通过引入文本和音频融合模块，模型可以同时处理文本指令和音频输入，从而实现更精确的编辑。这种方法避免了从头训练的需要，提高了效率，并利用了预训练模型的先验知识，提高了编辑质量。
技术框架：Instruct-MusicGen的整体框架基于MusicGen模型，并在此基础上添加了文本融合模块和音频融合模块。文本融合模块负责将文本指令编码为模型可以理解的表示，音频融合模块负责将输入的音频信息与文本指令结合。模型首先使用文本融合模块处理文本指令，然后使用音频融合模块将音频输入与文本指令融合，最后生成编辑后的音乐。
关键创新：Instruct-MusicGen的关键创新在于通过指令微调预训练的音乐语言模型，实现了高效的文本到音乐编辑。与以往需要从头训练特定编辑模型的方法不同，Instruct-MusicGen利用了预训练模型的先验知识，并通过少量参数的微调，即可达到甚至超过特定任务模型的性能。此外，文本和音频融合模块的设计，使得模型能够同时处理文本指令和音频输入，从而实现更精确的编辑。
关键设计：Instruct-MusicGen的关键设计包括文本融合模块和音频融合模块的具体实现。文本融合模块可能采用Transformer结构，将文本指令编码为向量表示。音频融合模块可能采用注意力机制，将音频信息与文本指令进行对齐和融合。损失函数可能包括重建损失和对比损失，以保证编辑后的音乐质量和与文本指令的一致性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Instruct-MusicGen仅向原始MusicGen模型引入8%的新参数，并且仅训练5K步，但在所有任务中都优于现有基线。例如，在音轨分离任务中，Instruct-MusicGen的性能显著优于现有方法，并且表现出与针对特定任务训练的模型相当的性能。这些结果表明，Instruct-MusicGen是一种高效且有效的文本到音乐编辑方法。
🎯 应用场景
Instruct-MusicGen具有广泛的应用前景，例如AI辅助音乐创作、音乐风格迁移、音轨分离和混音等。它可以帮助音乐制作人更高效地编辑和创作音乐，降低音乐创作的门槛。未来，Instruct-MusicGen可以应用于音乐教育、游戏开发、广告制作等领域，为用户提供更智能、更便捷的音乐创作工具。
📄 摘要（原文）
Recent advances in text-to-music editing, which employ text queries to modify music (e.g.\ by changing its style or adjusting instrumental components), present unique challenges and opportunities for AI-assisted music creation. Previous approaches in this domain have been constrained by the necessity to train specific editing models from scratch, which is both resource-intensive and inefficient; other research uses large language models to predict edited music, resulting in imprecise audio reconstruction. To Combine the strengths and address these limitations, we introduce Instruct-MusicGen, a novel approach that finetunes a pretrained MusicGen model to efficiently follow editing instructions such as adding, removing, or separating stems. Our approach involves a modification of the original MusicGen architecture by incorporating a text fusion module and an audio fusion module, which allow the model to process instruction texts and audio inputs concurrently and yield the desired edited music. Remarkably, Instruct-MusicGen only introduces 8% new parameters to the original MusicGen model and only trains for 5K steps, yet it achieves superior performance across all tasks compared to existing baselines, and demonstrates performance comparable to the models trained for specific tasks. This advancement not only enhances the efficiency of text-to-music editing but also broadens the applicability of music language models in dynamic music production environments.